Reporting of social determinants of health in randomized controlled trials conducted in the pediatric intensive care unit
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The influence of social determinants of health (SDOH) on access to care and outcomes for critically ill children remains an understudied area with a paucity of high-quality data. Recent publications have highlighted the importance of incorporating SDOH considerations into research but the frequency with which this occurs in pediatric intensive care unit (PICU) research is unclear. Our objective was to determine the frequency and categories of SDOH variables reported and how these variables were defined in published PICU randomized controlled trials (RCTs). Methods: We searched Medline, Embase, Lilacs, and Central from inception to Dec 2022. Inclusion criteria were randomized controlled trials of any intervention on children or their families in a PICU. Data related to study demographics and nine WHO SDOH categories were extracted, and descriptive statistics and qualitative data generated. Results: 586 unique RCTs were included. Studies had a median sample size of 60 patients (IQR 40-106) with 73.0% of studies including ≤100 patients and 41.1% including ≤50 patients. A total of 181 (181/586, 30.9%) studies reported ≥1 SDOH variable of which 163 (163/586, 27.8%) reported them by randomization group. The most frequently reported categories were food insecurity (100/586, 17.1%) and social inclusion and non-discrimination (73/586, 12.5%). Twenty-five of 57 studies (43.9%) investigating feeding or nutrition and 11 of 82 (13.4%) assessing mechanical ventilation reported baseline nutritional assessments. Forty-one studies investigated interventions in children with asthma or bronchiolitis of which six reported on smoking in the home (6/41, 14.6%). Discussion: Reporting of relevant SDOH variables occurs infrequently in PICU RCTs. In addition, when available, categorizations and definitions of SDOH vary considerably between studies. Standardization of SDOH variable collection along with consistent minimal reporting requirements for PICU RCT publications is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».